转换测量值卡尔曼滤波的激光目标跟踪

为了解决在实际的目标跟踪系统中测量方程与运动方程的非线性问题 ,在传统的卡尔曼滤波的基础上提出了转换测量值的卡尔曼滤波器 ,并以此为基础在三维空间对其进行了推导 ,最后结合激光器的特点把它应用于激光跟踪目标的仿真 .与扩展卡尔曼滤波相比较 ,应用转换测量值卡尔曼滤波器进行仿真的精度要明显高于应用扩展卡尔曼滤波器所得到的结果 .

转换测量卡尔曼滤波算法在导弹起爆控制技术中的应用研究

利用导引头测量信息构建最佳起爆控制算法以实现最佳起爆是导弹战斗部起爆控制技术的一个重要方向。最佳起爆算法包括剩余飞行时间、脱靶量及脱靶方位的估计。为提高估计精度和满足实际应用要求,对导引头测量信息进行滤波至关重要。该文研究了转换测量卡尔曼滤波算法在起爆控制参数估计中的应用,该算法将球坐标系中导弹导引头的测量信息转换到直角坐标系下进行滤波,同时消除了由于坐标转换而引起的偏差。仿真结果表明,该算法的应用有效地提高了起爆控制参数的估计精度。

基于转换测量卡尔曼滤波算法的目标跟踪研究

在去偏转换测量中,先以目标的真实位置为条件求出真实的偏差和协方差阵,然后以传感器的测量为条件对真实偏差和协方差求取期望,这种方法求得的转换测量的偏差和协方差阵会引入附加的误差,因而不够精确。针对这种情况,直接以传感器的测量为条件求取转换测量的偏差和协方差阵,这种方法不仅精确而且简单。仿真结果表明算法的有效性。

转换测量卡尔曼滤波在机动目标跟踪中的应用

在三维空间中推导了转换测量卡尔曼滤波算法 ,得到了在目标真实位置已知的条件下去偏转换测量值误差方差的表达式及在测量值已知条件下去偏转换测量值方差的表达式 ,并给出了在机动目标跟踪中 ,预测值与量测值的选择准则。运用“当前”机动模型和此算法给出了机动目标的仿真 ,取得了较好的跟踪效果。

基于转换坐标卡尔曼滤波算法的目标跟踪

在三维空间中推导转换坐标卡尔曼滤波算法。先设一传感器位于坐标原点,导出目标测量方程及三维传感器测量误差方差。再假设目标相对于传感器的斜距、俯仰角及方位角在一定位置,根据公式求得三者关系,然后将传感器对目标的测量值转换到直角坐标系,得到传感器的斜距误差、俯仰角误差和方位角误差均相互独立,均值为零。最后经转换,得到测量和真实值间的误差。仿真表明,该算法收敛迅速,精度较高,具有良好的跟踪性能。

一种基于修正卡尔曼滤波的蜂窝定位算法

在蜂窝网络中,非视距(Non-line-of-sight,NLOS)误差是影响定位精度的关键因素。本文以卡尔曼滤波和Greenstein模型为基础,通过判决鉴别出NLOS误差,借助其均值修正卡尔曼预测过程中产生的异常新息,直接消除NLOS误差,再利用多项式平滑滤除测量误差,重构到达时间(Time-of-arrival,TOA)测量值;接着对卡尔曼滤波的量测矩阵进行修正,用重构的测量值对移动台精确定位。仿真结果表明,该算法能够有效地抑制NLOS误差,提高NLOS传播环境下的定位精确度,在一定程度上满足了E-911的定位需求。

模拟弹体内IMU输出与卡尔曼滤波研究

IMU在地面系下的投影,通过转换矩阵转换为弹体系下的输出,再考虑到惯性器件常值误差、白噪声与随机误差的影响,即可模拟IMU在弹体内的输出。当地面系下的投影为静态或动态时,可分别模拟弹体内IMU在初始对准时的输出和在飞行过程中的输出。对该信号进行卡尔曼滤波,根据信号的特性调整滤波参数,进而提高滤波效果。这将有助于解决卡尔曼滤波器在实际应用中估计误差增大和滤波发散等问题。

卡尔曼滤波及其在卫星定轨中的应用

本文详细介绍了卡尔曼滤波的基本原理特点，并结合卫生定轨中的应用讨论了如何提高滤波精度，避免滤波发散等问题。

基于二阶转换测量Kalman滤波的目标跟踪算法(英文)

为了减小传统跟踪滤波算法线性化误差,提高光电跟踪系统的跟踪速度和跟踪精度,本文在三维空间中,提出了二阶去偏转换测量卡尔曼滤波算法。该算法利用二阶泰勒展开的方法,推导出了光电跟踪系统观测方程的转换测量值误差的均值和协方差矩阵表达式,并对测量误差进行去偏差补偿处理,再经过转换测量卡尔曼滤波,可显著减小传统滤波算法的线性化误差。仿真结果表明,二阶去偏转换测量卡尔曼滤波(SCMKF)算法的跟踪精度优于非去偏转换测量卡尔曼滤波(CMKF)和扩展卡尔曼滤波(EKF),以及unscented卡尔曼滤波(UKF)算法,并且具有更快的收敛速度,和采用统计方法的去偏转换测量卡尔曼滤波(DCMKF)的跟踪精度相当,但计算简单,提高了跟踪速度。

智能仪表中测量值的标度转换

本文以8031单片机为例介绍了智能仪表中测量值的标度转换的几种方法。

考虑测量野值的锂电池异常数据检测与SOC估计算法

针对锂电池状态估计中传感器测量出现野值的问题,文中设计了卡方检测器和相应的滤波算法,消除了野值对锂电池荷电状态估计的影响。通过二阶RC等效电路对电池动力学模型进行描述,并采用卡尔曼滤波的方法离线辨识电池模型的参数。在考虑了传感器数据存在野值的情况下,采用卡方检测器对野值进行实时检测。当检测到野值发生时,根据零阶保持的思想提出一种只依赖于模型的SOC估计算法,有效地抵抗了测量野值。在FUDS工况下,通过实验仿真发现,文中设计的野值检测器和改进的SOC估计算法能够精确检测到野值的发生,并可保证SOC的估计误差在2%以内,体现了良好的估计性能。

关于FM／PM调频调相转换器的相位零值测量的进一步思考

对于ＦＭ／ＰＭ调频调相转换器相位零值测量的原理和方法，国内同行之间还有不同的看法。为了进一步澄清这个问题，本文对鑫诺站ＦＭ／ＰＭ调频调相转换器相位零值测量的原理作进一步的分析及总结，供国内同行参考。

对瓦斯浓度测量值用EPROM实现数据转换

对煤矿井下瓦斯浓度这一模拟参量的测量值转换成数字量显示,这对研制便携式瓦斯浓度检测仪器或作为计算机监控检测系统的输入是十分必要的。 一、概述 煤矿井下瓦斯浓度的及时监测与控制技术是预防煤矿发生瓦斯爆炸,对确保煤矿工人的人身安全和煤矿安全生产具有十分重要的意义。而采用便携式高精度瓦斯浓度测量显示仪器巡回监测与煤矿井下瓦斯浓度的计算机监控技术是其关键手段。这样就需要有转换速度快,转换精度高,转换范围大,可与多种传感器配用的数据转换器。这可以提高测量系统的精度,也可为计算机控制系统提供高精度的输入数据,针对这种情况本文介绍一种用EPROM实现模拟量测量参数的数据转换法。它具有设计新颖,转换精度高的特点,

利用VB程序实现变送器与测量值之间的转换关系运算

为了准确、及时掌握变送器的示值与测量值之间的关系,设计一个VB程序,方便地进行变送器示值与测量值之间的转换运算,减少手工换算的麻烦和误差。

Kalman滤波的抗野值修正

分析了动态测量系统中异常数据对Ｋａｌｍ ａｎ 滤波的不利影响．提出了一组具有良好容错能力的修正型滤波算法．该滤波算法既可以充分利用正常新息确保滤波的精度，又可以有效拟制异常新息的不利影响提高滤波估计可靠性，达到对故障数据的容错能力．最后，通过仿真计算验证了该算法的有效性．

调频调相转换器相位零值的判断

本文针对目前调频调相转换器相位零值测量中出现的问题,提出了作者的看法。首先,对调频调相转换器内高本振混频、鉴频器鉴频斜率可能为负、视频放大可能为倒相放大器和相位调制器斜率可能为负等四项可能造成侧音倒相进而影响其相位零值进行了分析;接着,对文献[6]所述的调频调相转换器在中频校准中存在的问题进行分析,并指出,这很有可能就是调频调相转换器相位零值是7.5°呢还是187.5°之争的根源所在。文章最后,叙述作者于98年4—5月间形成的在示波器上观察正弦调制信号波形与已调频渡、已调相波之间的对应关系来判断调频调相转换器相位零值是7.5°呢还是187.5°的另一种简便方法。也用这种方法判断证明了天上运行的东三卫星的调频调相应答机的相位零值没有测错。

一种基于期望最大化去偏转换量测滤波的目标跟踪算法

针对雷达测量系统因野值干扰导致跟踪精度下降的问题,提出了一种期望最大化去偏转换量测卡尔曼滤波(EMDCMKF)。先对目标量测去偏转换,将转换后的量测噪声协方差解耦合并适配自适应因子,之后利用期望最大化方法估计自适应因子矩阵,从而对量测噪声协方差进行修正。仿真结果表明,提出的EMDCMKF位置均方根误差相比于EKF和DCMKF分别减少了45.1%和52.5%,速度均方根误差分别减少了52.6%和66.8%,在野值干扰的环境下,所提出的EMDCMKF算法可以得到更高的估计精度。

一种多路信号幅值测量系统

本文介绍了一种在单片机支持下实现多路信号幅值同时测量和显示的设计，该设计在实际应用中已获得满意效果。

可见分光光度计透射比示值误差对测量结果的影响

透射比示值误差是指仪器透射比测量值与被测样的实测值之差。误差来源包含系统误差和随机误差，即仪器结构、光电转换特性和测量中环境变动，仪器不稳、读数误差。所以仪器在测量中存在一个与光辐射功率大小无关的绝对不确定量，而且对仪器的分析测试结果有影响，这样对被测浓度的结果也有影响。由于透射比与浓度的对数关系，这种影响不直观。为了便于分析，对光吸收定律进行变形、计算。

多传感器滤波跟踪型数据融合算法研究

针对非线性观测的目标跟踪问题,对滤波跟踪型数据融合进行了研究,提出了基于去偏转换测量值卡尔曼滤波算法的非线性系统中的数据融合算法.从仿真结果可以看出,集中式融合算法和分布式融合算法的差别并不大,结果基本相同.因此,在非线性系统中,基于去偏转换测量值卡尔曼滤波算法的分布式融合算法可以重构集中式融合算法.